Сравнение байесовского классификатора и метода на основе вычисления оценок для распознавания видов с/х культур по космических снимкам Terra/MODIS

Abstract

Рассматриваются два метода распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам: байесовский классификатор и метод распознавания, основанный на алгоритме вычисления оценок (АВО). В качестве признаков используются значения временных рядов, рассчитанных по последовательности космических снимков низкого пространственного разрешения 250 м со спутника Terra/MODIS. Отличительная особенность и несомненное преимущество АВО – использование временных рядов даже с пропусками значений, тогда как для применения байесовского классификатора требуется предварительная процедура восстановления пропущенных значений временных рядов. Приводятся численные оценки сравнения двух методов на протяжении всего сезона вегетации сельскохозяйственных культур для разной длины временных рядов, полученных по космическим снимкам территории Самарской области за 2014-2016 годы. Two methods for crops identification by satellite images are studied in this research: the Bayesian classifier and a method based on the algorithm for calculating estimates (ACE). Time-series values calculated by a set of low-resolution Terra/MODIS 250m imagery are the features for classification. The main advantage of the method based on the algorithm for calculating estimates is the use of time series even with missing values. Whereas the Bayesian classifier requires a preliminary procedure for reconstructing missing values of time series. Comparison of two methods is carried out during the entire growing season for the different length of time series.